Bando IPD 10/2026 - Modelli e metodi per la classificazione non supervisionata di dati funzionali con applicazioni alla dynamic survival prediction via landmarking

L'obiettivo di questo progetto è proporre e sviluppare nuovi metodi e modelli per la classificazione non supervisionata di dati funzionali. Tali metodi sfrutteranno inoltre la natura funzionale dei dati longitudinali dei pazienti raccolti di routine per fornire informazioni prognostiche più accurate per i modelli di sopravvivenza dinamica. Le tecniche di clustering funzionale saranno estese per tenere conto della natura sparsa e irregolare dei dati longitudinali. Le informazioni estratte su biomarcatori eterogenei vengono quindi integrate in modelli di sopravvivenza che stimano dinamicamente le curve di sopravvivenza all'interno di un framework di landmarking. Man mano che si rendono disponibili nuove informazioni sui pazienti, le traiettorie dei biomarcatori vengono raggruppate in cluster e le relative assegnazioni ai cluster vengono utilizzate come predittori prognostici per migliorare la stima della sopravvivenza.